R vs Python – skutečné rozdíly

Ve světě datové analýzy a datové vědy vás možná zajímá, který programovací jazyk je lepší volbou, R nebo Python?

Oba jsou populární programovací jazyky, z nichž každý má své silné a slabé stránky. Pojďme je prozkoumat.

Takže rozhodování, zda zvolit R nebo krok pro začínající datové vědce i analytiky.

Po prostudování článku se naučíte rozdíly mezi R a programovacími jazyky. S těmito znalostmi si budete moci vybrat vhodný programovací jazyk pro váš další datový projekt.

Jdeme do toho!

Obsah

• Přehled jazyků
  • Jazyk R
  • Jazyk Python
• Snadnost učení
• Analýza a vizualizace dat
  • Manipulace s daty
  • Vizualizace dat
• Strojové učení a umělá inteligence
• Výkon a rychlost
  • Rychlost
  • Správa paměti
  • Efektivita kódu
• Komunita a podpora
  • Dostupnost zdrojů
  • Trh práce
• Integrace a rozšiřitelnost
• Syntaxe a čitelnost
  • Přiřazování hodnot proměnným
  • Indexování
  • Načítání a import knihoven
• Poslední slovo

Přehled jazyků

Jazyk R

R je výkonný open-source programovací jazyk pro práci s daty. Je určen pro manipulaci a vizualizaci dat. R se původně objevil jako statistický software pro výzkumníky a statistiky k provádění robustních analýz pomocí dat.

Díky zahrnutí různých balíčků do projektu CRAN v R (jako jsou tidyverse, dplyr a ggplot2 ) se pro datové vědce stalo hlavní možností analyzovat velké množství dat.

Některé výhody použití R pro analýzu dat zahrnují:

• Robustní komunita
• Velký důraz na statistické modelování
• Rozsáhlé zdroje pro vizualizaci dat

Teď si to vysvětlíme, nebojte se, nemluvíme o hadovi, no, o skutečném.

Jazyk Python

je univerzální programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem. Přestože Python nebyl speciálně vyvinut pro datovou vědu, získal si v této oblasti významnou popularitu díky své jednoduchosti a čitelnosti.

Některé výhody použití pro analýzu dat jsou:

• Jasná syntaxe, která usnadňuje pochopení a psaní kódu i pro začátečníky.
• Nabízí vysokou úroveň škálovatelnosti
• Rostoucí knihovny Pythonu speciálně pro datovou vědu (jako jsou Pandas , NumPy, Scikit-learn a SciPy ) z něj činí vhodnou volbu pro datové aplikace. Kromě toho vám API jako SQLite umožňuje psát kód SQL v Pythonu.

Snadnost učení

Při rozhodování mezi Pythonem a R pro analýzu dat je zásadní vyhodnotit, jak snadné je naučit se jednotlivé jazyky. Ačkoli Python a R jsou obecně považovány za snadno naučitelné, nejvhodnější pro vás závisí na vašem osobním zázemí a aspiracích.

Krajta

Pokud s programováním teprve začínáte nebo máte nějaké zkušenosti s jazyky jako Java nebo C++, Python vám může připadat jako závan čerstvého vzduchu. Python, známý pro svou čitelnost a jednoduchost, je vhodný pro začátečníky a lze jej použít pro různé úkoly.

• Klade důraz na čitelnost a jednoduchost, ideální pro začátečníky
• Všestranný programovací jazyk pro všeobecné použití pro různé úkoly, jako je skriptování, vývoj webových aplikací a datová věda
• Množství dokumentace, návodů, průvodců a kurzů
• Python zdroje nabízejí poutavé výukové platformy, jako je Coursera a Codecademy

Takže, co R?

Programovací jazyk R

R je navrženo speciálně pro práci s daty a nabízí známější a přímočařejší zkušenosti pro někoho, kdo má zkušenosti se statistikou.

• Na míru speciálně pro zpracování dat, analýzu a vizualizaci
• Bohatý ekosystém knihoven a balíčků pro úkoly datové vědy
• K dispozici je rozsáhlá dokumentace, konzultace, průvodci a kurzy
• Výukové zdroje dostupné na platformách, jako je Coursera a oficiální výukové zdroje RStudio

Analýza a vizualizace dat

Analýza a vizualizace dat jsou zásadními součástmi rozhodovacího procesu, protože transformují nezpracovaná data na užitečné poznatky. Identifikací trendů, vzorů a odlehlých hodnot umožňují tyto techniky podnikům a organizacím činit informovaná rozhodnutí, optimalizovat provoz a řídit inovace.

Tato část se zaměřuje na možnosti manipulace s daty a vizualizace obou jazyků.

Manipulace s daty

V jakémkoli projektu datové vědy je manipulace s daty důležitou fází analytického cyklu. Ve skutečnosti většinu času strávíte změnou dat do formy vhodné pro vaši analýzu. Úkoly, jako je čištění, přetváření a filtrování, jsou zásadní, a zde vstupuje do hry manipulace s daty.

Python i R nabízejí řadu knihoven pro manipulaci s daty:

• Pandy a NumPy jsou běžně používané knihovny Pythonu pro manipulaci s daty. Pandy se zabývají slučováním, přetvářením a agregací dat, zatímco .
• Programovací jazyk R nabízí oblíbený ekosystém balíčků tidyverse , včetně dplyr a tidyr, pro manipulaci s daty. dplyr umožňuje filtrování, uspořádání, výběr a mutaci dat, zatímco tidyr se stará o změnu tvaru širokých a dlouhých formátů pro čištění dat.

Nyní pojďme mluvit o vizualizaci.

Vizualizace dat

Důležitou fází životního cyklu analýzy dat je prezentace zjištění z dat způsobem, který má na čtenáře dlouhodobý dopad. Jako datový vědec nebo analytik je klíčové používat vhodné grafy a statistiky, které efektivně sdělují vaše sdělení.

Python a R nabízejí výkonné vizualizační knihovny, které vám umožní vytvářet výkonné grafy a řídicí panely plné přehledů.

• Python má mimo jiné Matplotlib, Seaborn a Plotly. Matplotlib poskytuje základ pro vytváření statických, animovaných a interaktivních vizualizací, zatímco Seaborn zjednodušuje vytváření statistické grafiky. Pro interaktivní grafy je Plotly široce používanou možností.
• R má ggplot2, lattice a Shiny, abychom jmenovali alespoň některé. ggplot2 je vysoce flexibilní grafický systém založený na Grammar of Graphics, který umožňuje širokou škálu grafů s konzistentní základní strukturou. Lattice se specializuje na vizualizaci vícerozměrných dat, zatímco Shiny umožňuje vytvářet interaktivní webové aplikace pro zobrazování vašich vizualizací.

Při práci s daty si uvědomíte, že Python nabízí efektivnější přístup k vizualizaci, zatímco R poskytuje více balíčků a možností, což umožňuje větší flexibilitu při vytváření vizuálů.

A co strojové učení a umělá inteligence?

Strojové učení a umělá inteligence

Často budete muset vytvořit modely strojového učení, které zjednoduší generování dat a úlohy analýzy.

Data vědci používají algoritmy strojového učení ke zobecnění složitých procesů generování dat a k předpovědím.

Programovací jazyky Python i R jsou nabité balíčky strojového učení, které vám umožňují vytvářet složité modely pomocí velkých dat.

Když se ponoříte hlouběji do těchto oblastí, zjistíte, že všestrannost Pythonu svítí při manipulaci s velkými daty, jako je manipulace s daty a opakující se úkoly.

Vzhledem ke svému původu ve vývoji softwaru má Python rozsáhlejší knihovny a rámce s předdefinovanými algoritmy.

Při práci na svých projektech zvažte u každého jazyka následující aspekty:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn a PyTorch jsou oblíbené knihovny pro strojové učení a hluboké učení v Pythonu. Tento jazyk má větší a aktivnější zkušené programátory vyvíjející nástroje pro aplikace AI.
• R: Balíčky jako 'caret', 'randomForest' a 'xgboost' jsou v R široce používány pro účely strojového učení. R vyniká ve statistickém modelování a analýze časových řad, ale může zaostávat z hlediska škálovatelnosti a efektivity zpracování.

Pojďme mluvit o výkonu a rychlosti!

Výkon a rychlost

Často se budete podílet na provádění EDA a sestavování modelů, které od vás nevyžadují přísné sledování výkonu a rychlosti vašich analýz.

Při sestavování modelů, se kterými interagují ostatní uživatelé, je však zásadní analyzovat výkon a rychlost předpovědí. Velcí programátoři kladou velký důraz na výkon a rychlost.

Mezi R a Pythonem jsou výrazné rozdíly z hlediska výkonu a rychlosti.

Pojďme je zkontrolovat.

Rychlost

Python má v mnoha scénářích tendenci fungovat rychleji než R. Například při srovnání rychlostního benchmarku bylo zjištěno, že kód Pythonu je 5,8krát rychlejší než alternativa R.

Aby bylo naše srovnání pevnější, použijeme srovnávací kód k porovnání doby provádění pro čtení souboru CSV a výpočet průměru konkrétního sloupce v Pythonu a R.

Srovnávací kód v Pythonu

Chcete-li spustit srovnávací kód v Pythonu, otevřete Jupyter Notebook (IDE pro spouštění kódu Pythonu) a spusťte níže uvedený kód:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows = 1000000
cols = 10
start_time = time.time()
data = pd.DataFrame(np.random.rand(rows, cols), columns=[f'column_{i}' for i in range(1, cols + 1)])
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time = end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time = time.time()
mean_value = data['column_5'].mean()
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time = end_time - start_time

print(f"Time taken to generate the dataset: {gen_time:.5f} seconds")
print(f"Time taken to calculate the mean: {calc_time:.5f} seconds")

Po spuštění výše uvedeného kódu uvidíte výstup, jak je znázorněno na obrázku níže:

Srovnávací kód v programovacím jazyce R

Chcete-li spustit srovnávací kód v R, otevřete RStudio a spusťte kód uvedený níže:

library(microbenchmark)

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows <- 1000000
cols <- 10
start_time <- Sys.time()
data <- as.data.frame(matrix(runif(rows * cols), nrow = rows))
colnames(data) <- paste0("column_", 1:cols)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time <- end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time <- Sys.time()
mean_value <- mean(data$column_5, na.rm = TRUE)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time <- end_time - start_time

cat("Time taken to generate the dataset:", gen_time, "seconds\n")
cat("Time taken to calculate the mean:", calc_time, "seconds\n")

Po spuštění výše uvedeného kódu uvidíte čas, který R trvá, než provede operace, jak je znázorněno na obrázku níže:

Generování datové sady

• Python: 0,15999 sekund
• R: 1,397292 sekund

Python je výrazně rychlejší při generování datové sady ve srovnání s R. Pythonu trvalo přibližně 0,16 sekundy, zatímco R trvalo vytvoření stejné datové sady přibližně 1,4 sekundy.

Průměrný výpočet

• Python: 0,02403 sekund
• R: 0,03403687 sekund

Python je také rychlejší při výpočtu průměru konkrétního sloupce, který trvá přibližně 0,024 sekundy, zatímco R trvá 0,034 sekundy.

Správa paměti

Python je efektivnější z hlediska využití paměti, zatímco R má tendenci ukládat vše do paměti. Tento rozdíl může být zvláště důležitý při práci s velkými datovými sadami, které mohou zatěžovat dostupné paměťové zdroje.

Efektivita kódu

Výkon Pythonu se může lišit v závislosti na efektivitě kódu, zatímco R může vykazovat konzistentní chování napříč implementacemi. Pro srovnání, nejpomalejší implementace v Pythonu byla asi 343krát pomalejší než nejrychlejší, zatímco v R byla asi 24krát pomalejší.

Komunita a podpora

Komunita a podpora hrají klíčovou roli při výběru mezi R a Pythonem pro analýzu dat, protože významně ovlivňují vaše zkušenosti s učením, přístup ke zdrojům a profesní růst.

Dostupnost zdrojů

• Python: Python má rozsáhlou uživatelskou základnu, což usnadňuje hledání podpory a zdrojů pro vaše projekty. Jeho rozmanitá komunita nabízí rozsáhlé knihovny a nástroje pro různé aplikace, včetně analýzy dat.
• R: R má více specializovanou komunitu zaměřenou na statistiku a analýzu dat, což má za následek velké množství zdrojů přizpůsobených potřebám datových analytiků a statistiků. Zaměřená komunita R umožňuje cílenou podporu pro úlohy analýzy dat.

Trh práce

• Python : Python je velmi žádaný v odvětvích, jako je vývoj webových aplikací, softwarové inženýrství a umělá inteligence. Znalosti jazyka Python vám mohou otevřít dveře v různých oblastech, včetně analýzy dat.
• R : Zatímco R se primárně používá ve výzkumu a akademické sféře, získává na popularitě v odvětvích vyžadujících pokročilou statistickou analýzu, jako je biotechnologie, finance a datová žurnalistika. Pokud jsou vaše kariérní aspirace v souladu s těmito oblastmi, učení R by se mohlo ukázat jako prospěšné.

Integrace a rozšiřitelnost

Integrace a rozšiřitelnost hrají klíčovou roli v analýze dat, protože umožňují bezproblémovou spolupráci mezi různými nástroji a balíčky, což vám umožňuje provádět širokou škálu úkolů.

Jazyk se silnou integrací a funkcemi rozšiřitelnosti se může snadno přizpůsobit novým technologiím a nabídnout komplexnější sadu funkcí pro vaše projekty analýzy dat.

Porovnejme oba jazyky.

Krajta:

• Původně navrženo pro vývoj softwaru, nabízí vynikající integrační schopnosti a případy použití
• Vysoce rozšiřitelný pomocí mnoha knihoven, jako je NumPy, Pandas a Scikit-learn, které mohou zlepšit funkčnost Pythonu v úlohách analýzy dat.
• Usnadňuje interoperabilitu tím, že umožňuje spouštět R kód pomocí balíčku rpy2 .

R:

• Zaměřuje se na statistické výpočty, poskytuje rozsáhlou podporu pro import dat z různých formátů, jako je Excel, CSV a SPSS.
• Nabízí možnosti škrábání webu prostřednictvím moderních balíčků, jako je Rvest.
• I když není tak univerzální jako Python, má bohatý ekosystém balíčků pro analýzu a vizualizaci dat.
• Umožňuje interoperabilitu tím, že vám umožňuje spouštět kód Pythonu pomocí balíčku reticulate.

Podívejte se na níže uvedený klip a dozvíte se více o Pythonu.

Syntaxe a čitelnost

Syntaxe a čitelnost kódu jsou základními faktory při výběru programovacího jazyka pro analýzu dat, protože mohou významně ovlivnit vaši křivku učení a efektivitu kódování.

Jasná a stručná syntaxe umožňuje psát kód rychle a snižuje pravděpodobnost chyb. Dobrá čitelnost usnadňuje vám i ostatním pochopení a údržbu vašeho kódu, což přispívá k efektivnější spolupráci.

Některé z klíčových rozdílů v syntaxi mezi Pythonem a R jsou:

Přiřazování hodnot proměnným

V Pythonu je přiřazování hodnot proměnným přímočaré. K přiřazení hodnot proměnným jednoduše použijete rovnítko.

Python:
x = 5   --> Assigns a value of 5 to x

Python je známý svou jednoduchou a čistou syntaxí, která přispívá k hladké křivce učení.

Na druhou stranu R používá operátor přiřazení ( <-) k přiřazení hodnot proměnným.

R:
x <- 5     --> Assigns a value of 5 to x

Tato syntaxe je vhodná pro úlohy statistické analýzy a poskytuje větší flexibilitu v kódu.

Indexování

Python využívá indexování založené na nule, kde první prvek je na indexu 0. Tento přístup je běžný v mnoha programovacích jazycích a může být známější těm, kteří mají s programováním zkušenosti.

Python:
numbers_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# Accessing the first element (zero-based indexing)
first_element = numbers_list[0]
print("First element:", first_element)

# Accessing the third element (zero-based indexing)
third_element = numbers_list[2]
print("Third element:", third_element)

Výstup

Na rozdíl od toho R přijímá indexování založené na jednom, kde první prvek je na indexu 1. Tento systém indexování je často preferován statistiky a výzkumníky kvůli jeho intuitivní povaze, která je v souladu se způsobem, jakým lidé obvykle počítají.

R:
numbers_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# Accessing the first element (one-based indexing)
first_element <- numbers_vector[1]
cat("First element:", first_element, "\n")

# Accessing the third element (one-based indexing)
third_element <- numbers_vector[3]
cat("Third element:", third_element, "\n")

Výstup

Načítání a import knihoven

Chcete-li importovat knihovny v Pythonu, použijte importklíčové slovo. Tato jednoduchá a konzistentní metoda usnadňuje integraci dalších funkcí do kódu Pythonu.

Python:
import numpy as np

R vyžaduje, aby libraryfunkce načetla knihovny. Syntaxe je odlišná, ale má stejnou funkci jako import v Pythonu.

R:
library(stats)

Poslední slovo

Při porovnávání R a Pythonu nabízí každý jazyk jedinečné přednosti vhodné pro různé úlohy analýzy dat. Chcete-li se rozhodnout, který jazyk zvolit, zvažte své cíle, pozadí a preference.

R poskytuje specializované zkušenosti s rozsáhlými balíčky pro manipulaci s daty a vizualizaci, takže je vhodnou volbou pro ty, kteří se zaměřují na statistické programování, jako jsou statistické testy.

Python přitahuje širší publikum. Jeho popularita má za následek větší komunitu, rozmanité zdroje a širší pracovní vyhlídky, díky čemuž je známější pro ty, kteří mají zkušenosti s univerzálními programovacími jazyky.

Chcete se dozvědět více o R a Pythonu? Podívejte se na naši nabídku a připojte se k více než 220 000+ lidí z celého světa vyškolených v naší komunitě datových dovedností.